Qdrant官方快速入门和教程简化版说明：首次发表日期：2024-08-28Qdrant官方文档：https://qdrant.tech/documentation/关于阅读Qdrant一小部分的官方文档，并使用中文简化记录下，更多请阅读官方文档。使用Docker本地部署Qdrantdockerpullqdrant/qdrantdockerrun-d-p6333:6

我正在尝试对调用OPENAI时使用的代币进行定价。我有一个纯文本的txt文件，已上传到Qdrant。当我问以下问题：谁是迈克尔·乔丹？并使用get_openai_callback函数来跟踪代币数量和操作价格时，输出中的信息关键之一并没有对我来说很有意义。TokensUsed:85

基础用法这里不再赘述了。直接参照官网。想看看一些概率可以参考下面两个网站：1. https://m.elecfans.com/article/2078558.html2. https://blog.csdn.net/cxs812760493/article/details/135346390下面说一些在langchain可能遇到的问题：1.先确定自己 Collections中向量 的

当今科技领域的发展日新月异，向量数据库成为了热门的话题之一。这些数据库以其高效的向量检索和相似度搜索功能，为各种应用场景提供了强大的支持。本文旨在汇总向量数据库Milvus、Zilliz、Faiss、Qdrant、LlamaIndex、Chroma、LanceDB、Pinecone、Weaviate、 基本介绍1.Milv

qdrant官网：https://qdrant.tech/documentation/overview/两个步骤：1、文本进行向量化2、连接qdrant进行存储步骤一：文本向量化文本向量化可以借助很多现有模型，个人使用bge-large-zhfromsentence_transformersimportSentenceTransformer#模型已下载到本地MODELBGE=Sen

qdrant向量数据库目前只支持docker部署1、安装docker（如果已经安装，跳过）在服务器上安装一下docker，下面是在ubutnu下安装docker1aptupdate2aptinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlgnupglsb-release3curl-fsSLhttps://download.docker.com/linux/ubuntu/

以前简单介绍过一个基于rust的qdrant向量数据库，milvus也是一个类似的milvus一些特性快速支持非结构化数据可靠高可用&弹性混合搜索通用lambda架构，支持批以及stream处理参考架构说明因为GPT的火爆，最近一些向量数据库比较火了（支持ai的一些能力），milvus同时提供了

qdrant是向量数据库，官方的介绍是面向下一代的ai应用的服务，实际上从实际上从实际使用特别像es（语义搜索），只是支持的特性更加强大一些业务场景语义搜索相似，图片，语音，视频搜索推荐系统说明qdrant还支持ai引擎的集成（比如chatgpt。。。。），对于希望快速体验的可以使用官方的demo

之前一直再开发基于GPT的问答知识库机器人，主要是靠qdrant的向量搜索，搜索出相关的条目，然后发送给GPT回答qdrant向量数据库有集合的概念，相当于表，每个集合里面可以创建多个向量数据。那么针对集合的操作就是下面这样的，集合列表，创建集合，删除集合 集合列表接口：http://127.0.0.1:80

现在基于GPT相应实现自建本地知识库，必不可少的就是向量数据库，现在介绍下qdrant向量数据库的安装。因为qdrant向量数据库只支持docker部署，所以在服务器上安装一下docker，下面是在ubutnu下安装dockeraptupdateaptinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlgnupglsb-r